gan 对抗生产网络
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七个不容易被发现的生成对抗网络(GAN)用例
像许多追随AI发展的人一样,我无法忽略生成建模的最新进展,尤其是图像生成中生成对抗网络(GAN)的巨大成功。看看下面这些样本:它们与真实照片几乎没有区别! 从2014年到2018年,面部生成的进展也非常显着。 这些结果让我感到兴奋,但我内心总是怀疑它们是否真
【方向】
5年前
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要让GAN生成想要的样本,可控生成对抗网络可能会成为你的好帮手
雷锋网 AI 科技评论按:如何让GAN生成带有指定特征的图像?这是一个极有潜力、极有应用前景的问题,然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文,就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法,雷锋网
玄学酱
6年前
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GAN网络通俗解释(图画版)
在本教程中,你将了解什么是生成敌对网络(GAN),并且在整个过程中不涉及负责的数学细节。之后,你还将学习如何编写一个可以创建数字的简单GAN! 什么是GAN(插画版介绍) 理解GAN的最简单方法是通过一个简单的比喻: 假设有一家商店它们从顾客那里购买某些种类
【方向】
6年前
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VAE、GAN、Info-GAN:全解深度学习三大生成模型
在深度学习之前已经有很多生成模型,但苦于生成模型难以描述难以建模,科研人员遇到了很多挑战,而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN,以及GAN的变种模型。 VAE 本节将为读者介绍基于变分思想的深度学习的生成
行者武松
7年前
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以为GAN只能“炮制假图”?它还有这7种另类用途
最近,AI方案设计师Alexandor Honchar在Medium网站上分享一篇文章。他认为生成对抗网络(GAN)目前在生成图像取得了巨大进展,生成的图像几乎能够以假乱真,并且在4年间,面部图像的生成也越来越精细。 但Honchar认为,GAN不该局限在图像
技术小能手
5年前
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不用L约束又不会梯度消失的GAN,了解一下?
先摆结论: 1. 论文提供了一种分析和构造概率散度的直接思路,从而简化了构建新 GAN 框架的过程; 2. 推导出了一个称为 GAN-QP 的 GAN 框架,这个 GAN 不需要像 WGAN 那样的 L 约束,又不会有 SGAN 的梯度消失问题,实验表明它至少
技术小能手
5年前
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韩松、朱俊彦等人提出GAN压缩法:算力消耗不到1/9,现已开源
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 生成模型 GAN 是机器学习领域里最为重要的发展方向之一。但这类算法需要消耗巨量算力,大多数研究者已经很难得出新成果。近年来,这一方向颇有被大型机构垄断的趋
云栖号资讯小哥
4年前
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【开发者的2018】GAN、AutoML、统一框架、语音等十大趋势
GAN与造假 虽然生成对抗网络几年前就出现了,我对它是相当怀疑的。几年过去了,即使看到GAN在生成64x64分辨率的图像方面取得了巨大的进步,我对它仍是怀疑的。在阅读了一些数学文章之后,我更加怀疑了,因为这些文章说GAN并没有真正了解分布。但在2017年,事情
技术小能手
6年前
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